AI จะกลายเป็น "เครื่องขยายเสียงที่ไม่สมมาตร" ในวันหนึ่ง — AI ไม่ใช่อาวุธในตัวมันเอง แต่การ "ทำให้เป็นอาวุธ" นั้นง่ายอย่างน่าประหลาดใจ

การกระจายตัวของ AI ที่ส่งมอบ "เครื่องขยายเสียงที่ไม่สมมาตร"

บทความที่เผยแพร่ใน MarketBeat เมื่อวันที่ 14 ธันวาคม 2025 (แหล่งที่มาคือ AP) ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงที่อาจเพิ่มขึ้นในอนาคต แม้ว่ากลุ่มหัวรุนแรงจะอยู่ในขั้นตอนของการ "เริ่มทดลองใช้ AI" จุดสำคัญคือ AI ไม่เพียงแต่ทำให้ "องค์กรที่แข็งแกร่งยิ่งแข็งแกร่งขึ้น" แต่ยังทำให้ "ฝ่ายที่อ่อนแอก็มีอิทธิพลได้" กลุ่มที่มีข้อจำกัดด้านเงินและคนสามารถใช้ AI สร้างเนื้อหาที่ "ดูดี" และ "เผยแพร่หลายภาษาในปริมาณมาก" ทำให้การโฆษณาชวนเชื่อสามารถแข่งขันได้ด้วยการ "ออกแบบการแพร่กระจาย" แทนที่จะเป็น "ความสามารถในการผลิต" MarketBeat

บทความของ AP ยังกล่าวถึงโพสต์ในพื้นที่ออนไลน์ที่สนับสนุน IS ที่กระตุ้นให้ "รวม AI เข้ากับกิจกรรม" สิ่งที่น่ากลัวคือ AI ถูกพูดถึงในฐานะ "เครื่องมือ" ที่ใช้งานง่ายเหมือนสมาร์ทโฟน ไม่ใช่ "เทคโนโลยีทางทหารขั้นสูง" ซึ่งหมายความว่าการลดอุปสรรคในการเข้าถึงจะขยายขอบเขตของภัยคุกคาม AP News

"การทดลอง" ที่กำลังเกิดขึ้น: การปลอมแปลงลึก การแปล และไซเบอร์

ความกังวลหลักที่บทความยกขึ้นคือ AI ที่สร้างเนื้อหา "ภาพ วิดีโอ เสียงที่ดูเหมือนจริง" ซึ่งอาจถูกใช้ในการชักชวนหรือก่อกวน ในบริบทของความขัดแย้งและการก่อการร้ายในอดีต มีการชี้ให้เห็นว่าเนื้อหาที่สร้างโดย AI ถูกใช้เพื่อกระตุ้นความโกรธและการแบ่งแยก และปกปิดโศกนาฏกรรมในความเป็นจริง สิ่งสำคัญคือของปลอมไม่จำเป็นต้องมี "คุณภาพที่เชื่อถือได้อย่างสมบูรณ์" เพียงแค่เติมเต็มสายตาในช่วงต้นของไทม์ไลน์และ "ขโมยความประทับใจแรก" ก็เพียงพอที่จะมีผล AP News

นอกจากนี้ ยังมีการชี้ให้เห็นว่ากลุ่มหัวรุนแรงใช้ AI ในการสังเคราะห์เสียงหรือแปลข้อความเป็นหลายภาษาอย่างรวดเร็ว การแปลอาจดูไม่เด่นชัดแต่มีประสิทธิภาพ เมื่อ "กำแพงภาษา" ที่เป็นแรงเสียดทานตามธรรมชาติหายไป การโฆษณาชวนเชื่อสามารถแพร่กระจายข้ามพรมแดนได้อย่างรวดเร็ว AP News

ในด้านไซเบอร์ บทความยังกล่าวถึงว่า AI ที่สร้างขึ้นสามารถสนับสนุนการฟิชชิ่ง (การปลอมแปลง) หรือการสร้างโค้ดที่เป็นอันตรายบางส่วนได้ AI ที่สร้างขึ้นสามารถ "ย่นระยะเวลาการเรียนรู้" ของการโจมตีและลดความยุ่งยากในการทำงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้เสียงและวิดีโอสังเคราะห์ที่ดูเหมือน "ตัวจริง" สามารถใช้เพื่อทำลายกระบวนการอนุมัติภายในองค์กร AP News

"ยังไม่ซับซ้อน"—แต่เหตุใดความเสี่ยงจึงเพิ่มขึ้น

ในบทความของ AP มีการระบุว่าการใช้ AI ในปัจจุบันยังไม่ซับซ้อนเท่ากับนักแสดงระดับชาติ (เช่น จีน รัสเซีย อิหร่าน) และ "การใช้งานที่ซับซ้อนกว่านี้ยังคงเป็น 'aspirational (ความปรารถนา)'" แต่ในขณะเดียวกัน ก็กล่าวว่าเมื่อ AI ถูกทำให้ถูกลงและทรงพลังขึ้น ความเสี่ยงจะเพิ่มขึ้นในระดับที่ไม่สามารถเพิกเฉยได้ AP News

นี่คือ "การเตรียมการสองขั้นตอน" ที่เป็นจริง แม้ว่าภัยคุกคามในวันนี้จะดู "ยังไม่สมบูรณ์" แต่ภัยคุกคามในวันพรุ่งนี้อาจ "มีการดำเนินการที่ดี" AI ไม่ใช่อาวุธในตัวเอง แต่เป็นเครื่องยนต์ของการแพร่กระจาย การโน้มน้าวใจ และการอัตโนมัติ เมื่อความรู้ในการดำเนินการถูกแชร์และสร้างเป็นแม่แบบ การเลียนแบบจะเร่งขึ้นอย่างรวดเร็ว

ในความเป็นจริง ชุมชนวิจัยได้มีการอภิปรายเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่ AI ที่สร้างขึ้นจะถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดในความรุนแรงและการก่อการร้าย (เช่น การโฆษณาชวนเชื่อ การฝึกอบรม การสนับสนุนการวางแผน) และปัญหาของ "ช่องโหว่" ในโมเดล การเคลื่อนไหวที่ AP รายงานสามารถอ่านได้ว่าเป็นสัญญาณที่เข้าใกล้ "การดำเนินการในความเป็นจริง" Combating Terrorism Center at West Point

ในทางกลับกัน การสังเกตจากฝั่งแพลตฟอร์มมีการประเมินว่า "AI มีประโยชน์แต่ไม่จำเป็นต้องเป็น 'ตัวเปลี่ยนเกมที่เด็ดขาด'" เช่น Google Threat Intelligence วิเคราะห์การใช้ AI ของนักแสดงภัยคุกคามระดับชาติ โดยชี้ให้เห็นว่า AI มีประโยชน์ในบางสถานการณ์ แต่ควรหลีกเลี่ยงการพูดเกินจริง ด้วยเหตุนี้ จึงต้องมีแนวคิดในการ "เตรียมพร้อมในที่ที่มีผล" มากกว่าการปลุกปั่นด้วยความกลัว Google Cloud

นโยบายและความร่วมมือของบริษัท: สิ่งที่ต้องตามให้ทันคือ "การดำเนินการ" ไม่ใช่ "เทคโนโลยี"

ในบทความของ AP มีการพูดถึงข้อเสนอในสภาคองเกรสของสหรัฐฯ เช่น ร่างกฎหมายที่บังคับให้มีการประเมินประจำปีโดยหน่วยงานความมั่นคงแห่งมาตุภูมิ หรือกรอบที่ทำให้บริษัทพัฒนา AI สามารถแชร์ "สัญญาณของการใช้ในทางที่ผิด" ได้ง่ายขึ้น กล่าวคือ การออกแบบระบบที่มุ่งเน้นไปที่การรับรู้สัญญาณของการใช้ในทางที่ผิดและปิดกั้นร่วมกัน ไม่ใช่แค่ "ทำให้โมเดล AI ฉลาดขึ้น" AP News

สิ่งที่ยากคือการที่เสรีภาพในการพูดและแสดงออก ความกังวลเกี่ยวกับการเพิ่มการเฝ้าระวัง ความลับทางการค้า และความแตกต่างทางกฎหมายระหว่างประเทศเข้ามาเกี่ยวข้อง ดังนั้นการสร้าง "กฎระเบียบที่ครอบคลุม" จึงทำได้ยาก ทางออกที่เป็นจริงอาจจะเป็นการรวมกันของสิ่งต่อไปนี้

• การตรวจจับและแสดงเนื้อหาสังเคราะห์ (การติดฉลาก) เป็น UI/UX

• ควบคุมรูปแบบการใช้ในทางที่ผิดขนาดใหญ่ (การสร้างจำนวนมาก การโพสต์จำนวนมาก การประสานงานบอท) บนพื้นฐานของพฤติกรรม

• เพิ่มวงจรที่สามารถแชร์ข้อมูลการสังเกตการใช้ในทางที่ผิดระหว่างนักวิจัย บริษัท และรัฐบาล

• สร้างระบบที่เร่งการ "ตรวจสอบ (verification)" ในช่วงวิกฤต
  
  
  

ปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดีย: ประเด็นที่โดดเด่นในความคิดเห็นของ LinkedIn

ในพื้นที่โซเชียลมีเดียที่บทความนี้ถูกแชร์ ความสนใจไม่ได้อยู่ที่ "อันตรายของ AI" ในฐานะหัวข้อใหญ่ แต่เน้นไปที่**"จุดที่แรงเสียดทานหายไป"**

• การแปลถูกประเมินต่ำเกินไป
  มีความคิดเห็นที่ระบุว่า "เมื่อกำแพงภาษาที่เป็นแรงเสียดทานตามธรรมชาติหายไป ความเร็วของการหัวรุนแรงจะเปลี่ยนไป" แม้ว่าทางเทคนิคจะดูไม่เด่นชัด แต่ในทางสังคมกลับมีประสิทธิภาพ LinkedIn

• ความเปราะบางคือ "การล่าช้าของการกำกับดูแล" มากกว่าประสิทธิภาพของโมเดล
  มีหลายความคิดเห็นที่ระบุว่า "ความเสี่ยงคือการที่การดำเนินการและการกำกับดูแลไม่ทัน" มากกว่าความสามารถของ AI การแพร่กระจายที่รวดเร็วกว่า "ความถูกต้อง" LinkedIn

• "การพูดที่สงบเสงี่ยม" ที่ปลอมแปลงในช่วงวิกฤต
  มีเสียงที่ชี้ให้เห็นถึงความกลัวที่การบรรยายที่ดูเหมือนจริงจะนำทางผู้คนในช่วงความสับสน เมื่อภาพหรือเสียงมี "ความเป็นอำนาจ" การตรวจสอบจะถูกแทนที่ด้วยอารมณ์ LinkedIn

สิ่งที่ควรเน้นคือ ปฏิกิริยาจากโซเชียลมีเดียหลายแห่งไม่ได้มองว่า "AI เป็นสิ่งที่เลวร้ายทั้งหมด" แต่เน้นไปที่**"การออกแบบการตรวจสอบและการแสดงผล"และ"วิธีการกระจายข้อมูลในช่วงวิกฤต"** ซึ่งใกล้เคียงกับการแก้ปัญหามากกว่าการปลุกปั่นด้วยความกลัว

สิ่งที่บุคคลสามารถทำได้: เช็คลิสต์ "การลดความเสียหาย" ในยุคการแพร่กระจาย

สุดท้ายนี้ มาสรุปมาตรการที่มีประสิทธิภาพสำหรับผู้อ่าน แม้จะไม่โดดเด่น แต่มีประสิทธิภาพในช่วงวิกฤต

• ภาพหรือวิดีโอที่มาในข่าวด่วนอย่าเชื่อใน 5 นาทีแรก (รอไว้ก่อน)

• ค้นหา "ข้อมูลต้นฉบับอยู่ที่ไหน?" (ประกาศอย่างเป็นทางการ สื่อที่เชื่อถือได้หลายแห่ง)

• วิดีโอที่ถูกตัดต่อดูโดยมีสมมติฐานว่าขาดบริบทก่อนและหลัง

• ยิ่ง "เสียงที่ดูเหมือนจริง" ยิ่งต้องสงสัย (ต้นทุนของเสียงสังเคราะห์ลดลง) AP News##